[ad_1]
UC San Diego’daki mühendisler, farklı sağlık ve yaşam tarzı sensörlerinden, giyilebilir cihazlardan ve uygulamalardan gelen verileri tek bir sitede birleştiren, bir kullanıcının sağlığının daha geniş bir resmini çizmek için bu birleşik veri akışını kullanan ve onlar için kişiselleştirilmiş önerilerde bulunan bir yapay zeka platformu geliştirdiler. Belirli bir sağlık sonucunu iyileştirmek. Hipertansif hastalarla yapılan bir klinik çalışmada, P3.AI platformunu kullananlar sistolik ve diyastolik kan basınçlarının sırasıyla 3,8 ve 2,3 puan düştüğünü, kontrol grubundaki kişisel tavsiye almayan deneklerde ise 0,3 ve 0,9 puan düştüğünü gördü.
Araştırmacılar, AI projesini veya P3.AI’yi kullanan Proaktif, Kişiselleştirilmiş ve Kesin Öngörüler ve Önerilerin ilk bulgularını ayrıntılı olarak açıkladı. IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine.
Hipertansif hastalarla yapılan klinik deneye ek olarak, bu P3.AI platformu, San Diego’da orta derecede COVID-19 vakaları olan hastalarda yapılan bir klinik deneyde kullanılan eCOVID uygulamasını güçlendirdi. Aynı metodoloji, biraz farklı bir platform olsa da, bir UC San Diego Tıp Okulu çalışmasına katılanlara depresyonu tahmin etmek ve kişiselleştirilmiş zihinsel sağlık tedavisi önermek için kullanıldı.
UC San Diego’da elektrik ve bilgisayar mühendisliği profesörü ve bu P3.AI’ye liderlik eden Kablosuz İletişim Merkezi direktörü Sujit Dey, “Bu kişiselleştirilmiş model sadece bir veri hazinesi değil – bundan çok daha akıllı” dedi. (AI kullanarak Proaktif, Kişiselleştirilmiş ve Kesin Öngörüler ve Öneriler) projesi. “Uyku, aktiviteler, beslenme, stres düzeyi ve ruh hali açısından alışkanlıklarınızı ve bunların hepsinin zihinsel sağlığınız veya kan basıncı gibi kronik durumlarınızla nasıl ilişkili olduğunu öğrenmeye çalışıyor.”
Erken sonuçlar, sağlık hizmetlerinde kişiselleştirilmiş önerilerin gücünü göstermektedir.
“Size yapmanız gereken 10 farklı jenerik şey söylemek ve hayatınızı tamamen değiştirmeye teşvik etmek yerine – ki bu genellikle hipertansif hastalara şu anda söylenmektedir – bu sistem sizin için en etkili olacak bir veya iki belirli eylemi önerecektir. ve size değişikliklerin ne kadar etkili olduğunu yorumlaması kolay verilerle gösterecektir.Modeliniz, yaşam tarzınızdaki değişiklikler ve kişisel koşullarınızla değişmeye devam edeceğinden, belirli öneriler de zaman içinde değişebilir.Genel rehberliği tekrar tekrar gördük. uygunsuzluğa yol açar; bu sistem ihtiyaç duyulan kişiselleştirilmiş, açıklanabilir önerileri sağlama yeteneğine sahiptir.”
Sonuç olarak amaç, hastaların ve doktorlarının kişiselleştirilmiş, veriye dayalı öneriler aracılığıyla herhangi bir sayıda sağlık durumunu iyileştirmek için bu AI platformunu kullanabilmesidir. Platform, API’ler kullanılarak elektronik sağlık kayıtları ile entegre edilebilir, sağlık hizmeti sağlayıcıları Her hasta için kişiselleştirilmiş bir gösterge panosu aracılığıyla hastaların sağlık durumunun daha doğru ve bütünsel bir resmini elde etmek. Sağlık hizmeti sağlayıcıları, belirli metrikler belirli bir seviyeye ulaştığında ancak verileri eleyerek ve yorumlayarak çıkmaza girmediğinde bildirim alabilir.
Hipertansif hastalar için P3.AI kişiselleştirilmiş öneri sisteminin daha büyük bir klinik denemesi, Ekim ayında UC San Diego Health’in Nüfus Sağlık Hizmetleri aracılığıyla başladı.
UC San Nüfus Sağlık Hizmetleri Organizasyonu Baş Tıbbi Sorumlusu Dr. Parag Agnihotri, “Yaşam tarzlarını ve çevresel faktörleri daha iyi yönetmek için bu AI hipertansiyon platformunu kullanarak hastaları kanıta dayalı önceliklerle meşgul etmek, kardiyovasküler sağlıklarını iyileştirmeye yardımcı oluyor gibi görünüyor” dedi. Diego Sağlık. “Jacobs Mühendislik Okulu ile UC San Diego Health arasında P3.AI entegre hipertansiyon bakım platformunu test etmeye yönelik bu ortak proje, topluluğumuzda önlenebilir kalp krizlerini ve felçleri önlemeye yardımcı olma potansiyeline sahip.”
Platform ve araştırma zorlukları
Platform, her milisaniyeden günlük veya haftalık olarak çeşitli zaman ölçeklerinde iletilen fitness izleyicileri, uyku izleyicileri, mobil uygulamalar ve anketler, kan basıncı manşetleri ve daha fazlası gibi çeşitli kaynaklardan gelen verileri bir araya getirerek çalışır. sayısal veri noktaları, fotoğraflar, yazılı metin ve daha fazlasını içeren modlar. Tüm bu verileri tek bir sitede senkronize etmenin ve yorumlanabilir hale getirmenin bir yolunu bulmak, mühendislerin P3.AI’yi geliştirirken üstesinden geldiği üç temel zorluktan biriydi.
Veriler tek bir yerde olduğunda, araştırmacıların çok modlu verileri birleştirebilen ve kullanıcının kişiselleştirilmiş bir modelini oluşturabilen, sürekli olarak kullanıcının yaşam tarzını ve alışkanlıklarını ve bunların etkilerini öğrenebilen ve modeli güncelleyebilen bir yapay zeka sistemi geliştirmesi gerekiyordu. Model ayrıca hastanın kan basıncını etkileyen en önemli faktörleri ortaya çıkarır, böylece hastanın sağlığına ilişkin kesin bilgiler elde edilebilir.
Ekibin şu anda üzerinde çalıştığı üçüncü önemli zorluk, bir insanla etkileşime girebilen ve verileri ve içgörüleri kullanıcının anlayacağı ve uymaya daha istekli olacağı bir şekilde önerilere çevirebilen bir yapay zeka sistemi geliştirmektir.
Dey, “Bir hastayla doğrudan işbirliği yapan bir AI sistemi, haritada olmayan bir bölgedir” dedi. “Bu konuyu öğrenmeye devam ediyoruz, iş henüz tamamlanmadı, ancak olumlu sonuçlar alıyoruz. Bu heyecan verici olabilir, ancak hala öğrenecek çok şeyimiz olduğunu biliyoruz.”
Süre klinik denemeler Hipertansif hastalar için kişiselleştirilmiş sağlık uygulamasının ölçeği artmaya devam ettiğinden, bu AI-hasta ekibinin ilk sonuçları umut vericidir. 25 hastanın klinik denemesinde, deney grubundaki deneklerin %83’ü ortalama sistolik kan basıncını iyileştirirken, bu oran deney grubundaki deneklerin sadece %47’siydi. kontrol grubukontrol grubundaki kişilerin %53’üne kıyasla, deney grubunun %100’ü ortalama diyastolik kan basıncını iyileştirdi.
Benzer şekilde, deney grubundaki tüm denekler maksimum sistolik ve diyastolik değerlerini iyileştirirken, kontrol grubundaki deneklerin sırasıyla yalnızca %63 ve %58’i bu oranlarda iyileşme göstermiştir. Son olarak, son 30 gün içinde, kontrol grubundaki deneklerin kan basıncı eğilimi nispeten düzken, deney grubunda azalma eğilimi gözlendi.
Bağlı Sağlık
Kişiselleştirilmiş sağlık için bu yapay zeka platformu, UC San Diego Kablosuz İletişim Merkezi’ndeki kablosuz teknolojilerdeki gelişmeleri Bağlantılı Sağlık sorunlarına uygulamaya odaklanan birkaç projeden biridir. P3.AI platform Kişiselleştirilmiş Hipertansiyon Bakımı projesinin yanı sıra eCOVID izleme ve rehberlik projesinin temelini oluşturur ve Depressed Mood için Kişiselleştirilmiş Makine Öğrenimi çabası için çok önemliydi.
Ayrıca, Kablosuz İletişim Merkezi’ndeki mühendisler ve doktorlar, isteğe bağlı bir sanal fizik tedavi sistemini geliştirmek için çalışıyorlar; MRI tabanlı Rektal Kanser Teşhisi için bir Görüntü İşleme Platformu geliştirmek; ve Tıbbi Nesnelerin İnterneti cihazlarının güç kısıtlamalarını azaltmak ve iletişim yeteneklerini geliştirmek için çalışıyorlar.
“İlaç tarafında, cerrahi tarafında, çeşitli sensörlerin kullanılmasıyla ilgili şaşırtıcı keşifler devam ederken, sağlık ve sağlık Bakım, geniş nüfus grupları için giderek daha zor hale geldi” dedi Dey. “Sanal sağlık hizmetini duyduğunuzda, insanlar genellikle klinikte yaptığınız şeyin daha düşük bir versiyonunu düşünürler. Ama bizim burada üzerinde çalıştığımız şey, Gerçekten proaktif ve kişiselleştirilmiş bakım, hastaları doktorlarının içgörüleriyle günlük yaşamlarında değişiklik yapmaları için güçlendiriyor.”
Po-Han Chiang ve diğerleri, Kan Basıncını İyileştirmeye Yönelik Kişiselleştirilmiş Yaşam Tarzı Önerilerini Etkinleştirmek İçin Giyilebilir Cihazlar ve Makine Öğreniminin Kullanılması, IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine (2021). DOI: 10.1109/JTEHM.2021.3098173
Tarafından sunulan
Kaliforniya Üniversitesi – San Diego
Alıntı: Yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş öneri sistemi, kan basıncını düşürmeye yardımcı olur (2021, 16 Kasım), 18 Kasım 2021’de https://medicalxpress.com/news/2021-11-ai-powered-personalized-blood-pressure.html adresinden alınmıştır.
Bu belge telif haklarına tabidir. Özel çalışma veya araştırma amaçlı herhangi bir adil işlem dışında, yazılı izin alınmadan hiçbir bölüm çoğaltılamaz. İçerik yalnızca bilgi amaçlı sağlanmıştır.
[ad_2]
Source link